JP2019217253A - Method of evaluating transparent feeling of skin - Google Patents
Method of evaluating transparent feeling of skin Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019217253A JP2019217253A JP2019010074A JP2019010074A JP2019217253A JP 2019217253 A JP2019217253 A JP 2019217253A JP 2019010074 A JP2019010074 A JP 2019010074A JP 2019010074 A JP2019010074 A JP 2019010074A JP 2019217253 A JP2019217253 A JP 2019217253A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- skin
- value
- clarity
- evaluation
- subject
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 63
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 164
- 239000012535 impurity Substances 0.000 claims abstract description 51
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 claims description 18
- 230000036548 skin texture Effects 0.000 claims description 10
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 5
- 210000003491 skin Anatomy 0.000 description 392
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 46
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 40
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 22
- 230000037303 wrinkles Effects 0.000 description 14
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 12
- 150000004032 porphyrins Chemical class 0.000 description 9
- 239000002537 cosmetic Substances 0.000 description 7
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 7
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 6
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 5
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 4
- 210000002374 sebum Anatomy 0.000 description 4
- 230000037394 skin elasticity Effects 0.000 description 4
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 3
- 239000004372 Polyvinyl alcohol Substances 0.000 description 2
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 239000000356 contaminant Substances 0.000 description 2
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 2
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 2
- 229920002451 polyvinyl alcohol Polymers 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 2
- 238000007665 sagging Methods 0.000 description 2
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 2
- 208000002874 Acne Vulgaris Diseases 0.000 description 1
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 206010000496 acne Diseases 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000002500 effect on skin Effects 0.000 description 1
- 238000000556 factor analysis Methods 0.000 description 1
- 239000003205 fragrance Substances 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 description 1
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 description 1
- 230000019612 pigmentation Effects 0.000 description 1
- 238000002203 pretreatment Methods 0.000 description 1
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 1
- 230000003362 replicative effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000035807 sensation Effects 0.000 description 1
- 210000000434 stratum corneum Anatomy 0.000 description 1
- 230000002087 whitening effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
Description
本発明は、皮膚透明感を評価する方法に関する。 The present invention relates to a method for evaluating skin clarity.
肌の質感のひとつとして、皮膚透明感が重要視されて久しい。しかしながら、皮膚透明感は、明確な定義づけが難しいため、皮膚透明感の評価については、視覚的な官能評価に頼らざるを得ず、複数の技術評価者が目視で官能評価することが一般的であった。 As one of the skin textures, skin transparency has been regarded as important for a long time. However, since it is difficult to clearly define skin clarity, it is generally necessary to rely on visual sensory evaluation to evaluate skin clarity, and multiple technical evaluators visually perform sensory evaluation. Met.
しかし、的確かつばらつきのない官能評価の結果を得るためには、各技術評価者が一定水準以上の官能評価能力を有すると共に、技術評価者達における官能評価能力の均質化が必要になる。このような技術評価者になるためには、豊富な経験や多くの訓練などによって高い技能を取得する必要があり、さらにこのような技術評価者を３名以上の複数人確保する必要がある。このため、目視による皮膚透明感の評価方法は、人員確保の上に、一定水準以上の評価能力の保持かつ評価能力の均質化といった特殊性も確保する必要があるため、簡便さに欠ける場合があった。 However, in order to obtain accurate and consistent sensory evaluation results, it is necessary for each technical evaluator to have a certain level of sensory evaluation capability or more, and for the technical evaluators to have uniform sensory evaluation capabilities. In order to become such a technical evaluator, it is necessary to acquire high skills through abundant experience and a lot of training, and it is necessary to secure three or more such technical evaluators. For this reason, the visual evaluation method of skin clarity needs to ensure the special ability of maintaining the evaluation ability above a certain level and homogenizing the evaluation ability, in addition to securing personnel, which may be inconvenient. there were.
上述のように、視覚的な皮膚透明感の官能評価方法は、高い個人的技能が要求されると共に高い再現性も要求されるが、官能評価能力の個人差が生じる場合などもあり得るため、客観的に評価する技術が十分に確立できているとは言い難いのが現状である。
このため、皮膚の透明感を、できるだけ客観的に評価するための技術が種々検討開発されている。
As described above, the sensory evaluation method of visual skin clarity requires high reproducibility as well as high personal skills are required, but there may be cases where individual differences in sensory evaluation ability may occur, At present, it is difficult to say that the technology for objective evaluation has been sufficiently established.
For this reason, various techniques for evaluating the transparency of the skin as objectively as possible have been studied and developed.
例えば、特許文献１では角層細胞の表面形態及び肌表面の凹凸を指標とした肌の透明感を評価している。特許文献２では技術評価者による５つの目視官能評価プロファイルから透明感を定義する式を算出している。また、特許文献３では偏光フィルターを利用して、各偏光成分の反射率の強度を指標として皮膚透明感を評価している。特許文献４では同一領域を含む２箇所へ光を照射した時の射出光との比を比較することで皮膚透明感を評価している。 For example, Patent Document 1 evaluates skin clarity by using the surface morphology of stratum corneum cells and the unevenness of the skin surface as indices. In Patent Literature 2, a formula for defining the sense of transparency is calculated from five visual sensory evaluation profiles by a technical evaluator. Further, in Patent Document 3, the skin transparency is evaluated using a polarizing filter by using the intensity of the reflectance of each polarized light component as an index. In Patent Literature 4, skin transparency is evaluated by comparing the ratio with emitted light when two places including the same area are irradiated with light.
しかしながら、特許文献１〜４においては、簡便性や精度に劣る場合が依然として存在した。
具体的には、特許文献１は、着眼点が皮膚表面の凹凸に限られており、皮膚表面の色に関する要因が含まれていないことから、精度に劣る場合がある。
特許文献２は、透明感の算出に、５つの目視官能評価プロファイルが必要となるが、その項目数５つは、いずれも官能評価が必要である。官能評価は、技術評価者の熟練さが求められることが多い。よって、項目数が５つと多いことは、技術評価者の熟練さが強く求められ、簡便性や再現性に欠ける場合がある。
特許文献３は、重相関係数Ｒが０．６程度にとどまり、精度に欠ける場合がある。
特許文献４においても、被験者数が３人と少なく、依然として精度が低いものであった。
However, in Patent Documents 1 to 4, there were still cases where the simplicity and accuracy were poor.
Specifically, in Patent Literature 1, since the point of interest is limited to the unevenness of the skin surface, and there is no factor related to the color of the skin surface, accuracy may be poor.
In Patent Literature 2, five visual sensory evaluation profiles are required for calculating the transparency, but all five items require sensory evaluation. Sensory evaluation often requires the skill of a technical evaluator. Therefore, when the number of items is as large as five, the skill of the technical evaluator is strongly required, and there may be a case where simplicity and reproducibility are lacking.
In Patent Document 3, the multiple correlation coefficient R is only about 0.6, and the accuracy may be lacking.
Also in Patent Document 4, the number of subjects is as small as three, and the accuracy is still low.
このような状況下において、本発明は、対象者の皮膚透明感を、精度高く、簡便に、推定し、さらにはより客観的に評価する技術を提供することを主な目的とする。なお、ここに記載された効果は、必ずしも限定されるものではなく、本技術中に記載されたいずれかの効果であってもよい。 Under such circumstances, an object of the present invention is to provide a technique for accurately and simply estimating the skin clarity of a subject and further objectively evaluating the skin clarity. Note that the effects described here are not necessarily limited, and may be any of the effects described in the present technology.
本発明者は、皮膚透明感を簡便かつ精度高く判別する技術を求めて、鋭意研究努力を重ねた結果、多数の被験者を利用して種々の評価や測定を行い、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、及び皮膚表面の夾雑物量がそれぞれ独立して目視による皮膚透明感評価と高い相関関係にあることを見出した。本発明者は、さらに一つの解析値だけを用いることよりも、２つ以上の解析値を組み合わせることによって、皮膚透明感をより精度高く推定できる、推定モデル又は推定式、及び皮膚透明感の推定値を見出した。本発明者は、さらに、その皮膚透明感の推定値は、目視による皮膚透明感の官能評価値と高い相関を示すことを見出した。このことから、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、及び皮膚表面の夾雑物量から選択される少なくとも２つを測定することで、対象者の皮膚透明感を推定し、対象者の皮膚透明感を精度よく評価できることを本発明者は見出した。 The present inventor has sought a technique for easily and accurately discriminating skin clarity, and as a result of intensive research efforts, performed various evaluations and measurements using a large number of subjects, and evaluated the texture state of the skin surface. It has been found that the skin color index value and the amount of impurities on the skin surface are each independently highly correlated with the visual evaluation of skin transparency. The inventor further estimates the skin transparency by combining two or more analysis values, rather than using only one analysis value. Found the value. The present inventors have further found that the estimated value of skin clarity shows a high correlation with the sensory evaluation value of skin clarity visually. From this, the skin texture evaluation value of the skin surface, the index value of the skin color, and by measuring at least two selected from the amount of impurities on the skin surface, to estimate the skin transparency of the subject, The present inventors have found that skin clarity can be accurately evaluated.
なお、本明細書において、「被験者」とは、本発明の透明感を評価する方法（例えばモデル又は式等）を求めるために、目視による皮膚透明感の官能評価と、各種の評価や測定とを受けるヒトをいう。また、本明細書において、「対象者」とは、本発明の透明感を評価する方法を利用して、皮膚透明感の推定を受けるヒトをいう。 In the present specification, the “subject” refers to a visual sensory evaluation of skin transparency and various evaluations and measurements in order to determine a method (for example, a model or an expression) for evaluating the transparency of the present invention. Refers to the human being. In the present specification, the “subject” refers to a human who is estimated to have skin clarity using the method for evaluating clarity of the present invention.
ここで、皮膚透明感の推定に際し、前例研究による報告等から、皮膚の水分量や年齢因子が加わることが想定された。しかしながら、本発明者は、皮膚の水分量は皮膚透明感と独立した相関関係を持たないため、皮膚の水分量の因子は阻害要因であることも見出した。また、本発明者は、年齢においては皮膚透明感に大きな影響を与える要因ではないことも見出した。しかも、本発明者は、皮膚の水分量や年齢を因子として加えると、予想外なことに、皮膚透明感を推定する精度が落ちることも見出した。
斯様にして、本発明者は、本発明を完成するに至った。すなわち、本発明は、以下の（１）〜（７）に示す技術である。
Here, in estimating the skin clarity, it was assumed from the reports of the precedent studies that the moisture content of the skin and the age factor would be added. However, the present inventor has also found that the factor of skin water content is an inhibitory factor because the skin water content does not have an independent correlation with skin clarity. The inventor has also found that age is not a factor that has a significant effect on skin clarity. In addition, the present inventor has also unexpectedly found that the accuracy of estimating skin clarity is unexpectedly reduced when the water content and age of the skin are added as factors.
Thus, the present inventors have completed the present invention. That is, the present invention is a technique shown in the following (1) to (7).
（１）
皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、及び、皮膚表面の夾雑物量から選択される少なくとも２つの測定値に基づいて、対象者の皮膚透明感を推定することにより、皮膚透明感を評価する方法。
（２）
前記皮膚透明感の評価は、
対象者を測定して得られる、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、及び、皮膚表面の夾雑物量から選択される少なくとも２つの測定値に基づいて、
対象者の皮膚透明感の推定値を算出し、当該推定値を用いて行う、前記（１）記載の皮膚透明感を評価する方法。
（３）
前記対象者の皮膚透明感の推定値は、
皮膚透明感の推定値を目的変数とし、
皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、及び、皮膚表面の夾雑物量から選択される少なくとも２成分を説明変数に含む重回帰分析を用いて、得られる値である、前記（２）記載の皮膚透明感を評価する方法。
（４）
前記皮膚表面のキメ状態評価値が、皮膚表面をレプリカ剤に転写し、該レプリカに対し、斜光照明を行うことで、算出された数値である、前記（１）〜（３）のいずれか記載の皮膚透明感を評価する方法。
（５）
前記皮膚色の指標値が、分光測色計により、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系を用いて測定された数値である、前記（１）〜（３）のいずれか記載の皮膚透明感を評価する方法。
（６）
前記皮膚表面の夾雑物量が、対象者の皮膚状態のデジタル画像が二値化されることで、算出された数値である、前記（１）〜（３）のいずれか記載の皮膚透明感を評価する方法。
（７）
前記重回帰分析が、ＰＬＳ、ＭＬＲ、ＰＣＲ、又はロジスティックより得られた予測式又は予測モデルである、前記（３）〜（６）のいずれか記載の皮膚透明感を評価する方法。
(1)
The skin transparency is estimated by estimating the skin transparency of the subject based on at least two measured values selected from the skin surface evaluation value, skin color index value, and the amount of impurities on the skin surface. How to evaluate.
(2)
Evaluation of the skin transparency,
Obtained by measuring the subject, texture evaluation value of the skin surface, an index value of the skin color, and based on at least two measurement values selected from the amount of impurities on the skin surface,
The method for evaluating skin clarity according to (1) above, wherein an estimated value of the skin clarity of the subject is calculated and the estimated value is used.
(3)
The estimated value of the skin clarity of the subject,
Using the estimated value of skin clarity as the objective variable,
(2) which is a value obtained by using a multiple regression analysis including, as explanatory variables, at least two components selected from skin texture evaluation values, skin color index values, and the amount of impurities on the skin surface as explanatory variables. A method for evaluating the described skin clarity.
(4)
Any of (1) to (3) above, wherein the texture evaluation value of the skin surface is a numerical value calculated by transferring the skin surface to a replica agent and performing oblique illumination on the replica. To evaluate skin clarity.
(5)
The skin transparency according to any one of (1) to (3), wherein the index value of the skin color is a numerical value measured by a spectrophotometer using an L * a * b * color system. How to evaluate.
(6)
The skin transparency according to any one of (1) to (3), wherein the amount of impurities on the skin surface is a numerical value calculated by binarizing a digital image of the skin condition of the subject. how to.
(7)
The method for evaluating skin clarity according to any one of (3) to (6), wherein the multiple regression analysis is a prediction formula or a prediction model obtained from PLS, MLR, PCR, or logistic.
本発明によって、対象者の皮膚透明感を、精度高く、簡便に、推定し、さらにはより客観的に評価する技術を提供することができる。なお、ここに記載された効果は、必ずしも限定されるものではなく、本技術中に記載されたいずれかの効果であってもよい。 According to the present invention, it is possible to provide a technique for accurately and easily estimating the skin clarity of a subject and further objectively evaluating the clarity. Note that the effects described here are not necessarily limited, and may be any of the effects described in the present technology.
以下、本発明について詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態は、本技術の代表的な実施形態の一例を示したものであり、これにより本発明の範囲が狭く解釈されることはない。尚、本明細書において百分率は特に断りのない限り質量による表示である。また、質量％を単に「％」と示すことがある。本明細書において、「〜」はその前後の数値を含む範囲を意味するものとする。 Hereinafter, the present invention will be described in detail. The embodiment described below is an example of a typical embodiment of the present technology, and the scope of the present invention is not construed as being narrow. In addition, in this specification, the percentage is represented by mass unless otherwise specified. In addition, mass% may be simply indicated as “%”. In the present specification, “to” means a range including numerical values before and after that.
＜本発明に係る皮膚透明感の推定方法及びこれによる皮膚透明感の評価方法＞
本発明は、皮膚透明感を推定することで皮膚透明感を評価する方法に関するものである。詳しくは、本発明は、目視による皮膚透明感の官能評価と、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、及び皮膚表面の夾雑物量とに相関関係があることを見出し、この相関関係に基づいて、対象者の皮膚透明感を推定する方法を提供するものである。
さらに、本発明は、皮膚透明感の評価を望む対象者に対して皮膚透明感を推定することで皮膚透明感を評価する方法である。
本発明の皮膚透明感の評価は、対象者を測定して得られる、各測定値に基づいて、対象者の皮膚透明感の推定値を算出し、当該推定値を用いて行うことが好適である。当該各測定値として、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、及び、皮膚表面の夾雑物量から選択される少なくとも２つの測定値が好適である。
<Skin Transparency Estimation Method According to the Present Invention and Skin Transparency Evaluation Method Based thereon>
The present invention relates to a method for evaluating skin clarity by estimating skin clarity. Specifically, the present invention has found that there is a correlation between visual sensory evaluation of skin clarity and skin texture evaluation value, skin color index value, and the amount of impurities on the skin surface. And a method for estimating the skin clarity of the subject based on the
Furthermore, the present invention is a method for evaluating skin clarity by estimating skin clarity for a subject who wants to evaluate skin clarity.
Evaluation of the skin transparency of the present invention is obtained by measuring the subject, it is preferable to calculate an estimated value of the skin transparency of the subject based on each measurement value, and to perform using the estimated value. is there. As each of the measured values, at least two measured values selected from the texture value of the skin surface, the index value of the skin color, and the amount of impurities on the skin surface are preferable.
さらに、好適には、予め被験者を用いて行った測定結果（具体的には、目視による皮膚透明感の官能評価と、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、及び皮膚表面の夾雑物量との相関関係）に基づいて得られた重回帰分析を用いて、対象者の皮膚透明感の推定値を算出することである。 Further, preferably, measurement results obtained by using a subject in advance (specifically, sensory evaluation of skin transparency by visual inspection, evaluation value of skin texture, index value of skin color, and contamination of skin surface) Using the multiple regression analysis obtained based on the correlation with the physical quantity) to calculate an estimated value of the skin transparency of the subject.
そして、より好適には、前記対象者の皮膚透明感の推定値は、
皮膚透明感の推定値を目的変数とし、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、及び、皮膚表面の夾雑物量から選択される少なくとも２成分を説明変数に含む重回帰分析を用いて、得られる値である。この重回帰分析は、被験者の各種の評価値や測定値に基づいて経験則的に得られた重回帰分析であることがより好適である。
また前記重回帰分析は、ＰＬＳ、ＭＬＲ、ＰＣＲ、又はロジスティックより得られた予測式又は予測モデルであることが好適である。
And more preferably, the estimated value of the subject's skin transparency is:
Using the estimated value of skin clarity as the target variable, using a multiple regression analysis that includes at least two components selected from the skin surface evaluation value, skin color index value, and the amount of impurities on the skin surface as explanatory variables , The value obtained. More preferably, this multiple regression analysis is a multiple regression analysis obtained empirically based on various evaluation values and measured values of the subject.
Preferably, the multiple regression analysis is a prediction formula or a prediction model obtained from PLS, MLR, PCR, or logistic.
＜目視による皮膚透明感の官能評価＞
ここで、従来から利用している目視による皮膚透明感の官能評価は、豊富な経験や多くの訓練などを積んだ専任の技術評価者らによって行われている。このような専任の技術評価者らを用いることで、高い再現性及び高い精度で皮膚透明感を評価することができ、その評価結果は、スコア化することが可能である。
目視による皮膚透明感の官能評価は、複数（通常３名以上）の専任の技術評価者が、皮膚の印象に基づき、透明感を目視評価にて０〜４点を０．５点刻みでスコア化（スコアが高いほど透明感は低い）し、協議の上で決定している。目視による皮膚透明感の観察部位は、特に限定されず、いずれの部位（例えば、顔、手、腕、脚等）でもよい。
<Visual sensory evaluation of skin clarity>
Here, the sensory evaluation of skin transparency by visual observation, which has been conventionally used, is performed by full-time technical evaluators who have abundant experience, a lot of training, and the like. By using such dedicated technical evaluators, skin transparency can be evaluated with high reproducibility and high accuracy, and the evaluation result can be scored.
In the sensory evaluation of skin transparency by visual observation, a plurality of (usually three or more) full-time technical evaluators score the transparency from 0 to 4 points in 0.5-point increments based on the impression of the skin. (The higher the score, the lower the transparency), and it is decided through consultation. The site of visual observation of skin transparency is not particularly limited, and may be any site (for example, face, hand, arm, leg, etc.).
なお、目視による皮膚透明感の官能評価の方法は、例えば、参考文献１（日本化粧品工業連合会，粧工連技術資料，107，144 (2000)）、参考文献２（舛田勇二，國澤直美，高橋元次，粧技誌，39，201-208(2005)）、参考文献３（松原晃，フレグランスジャーナル，35, 61-63 (2007)）、参考文献４（征矢 智美, 野村 美佳, 林 照次, 長谷川 敬，粧技誌，38, 115-124 (2004）)、参考文献５（五十嵐崇訓，守口順二，直木隆明，瀬尾昌孝，陳延偉，粧技誌，49, 95-106 (2015）などを参考にすることができる。 In addition, the method of the sensory evaluation of the skin transparency by visual observation is described in, for example, Reference 1 (Japan Cosmetic Industry Association, Cosmetic Federation Technical Data, 107, 144 (2000)) and Reference 2 (Yuji Masuda, Naomi Kunizawa, Motohide Takahashi, Journal of Cosmetic Technology, 39, 201-208 (2005)), Reference 3 (Akira Matsubara, Fragrance Journal, 35, 61-63 (2007)), Reference 4 (Tomo Seiya, Mika Nomura, Teru Hayashi) Next, Takashi Hasegawa, Cosmetic Magazine, 38, 115-124 (2004)), Reference 5 (Takanori Igarashi, Junji Moriguchi, Takaaki Naoki, Masataka Seo, Masataka Chen, Cosmetic Magazine, 49, 95-106 (2015) ) Can be referred to.
＜本発明の皮膚透明感の推定値及び皮膚透明感の評価＞
本発明における皮膚透明感とは、肌の濁りがなく、透けるような状態を指す。本発明における皮膚透明感の評価は、目視による皮膚透明感の官能評価と同じようにスコア化し評価することも可能であり、両者は同じスコア基準で評価できる。このことは、後記〔実施例〕に示すように、両者の相関係数が高かったことから裏付けられている。本発明の皮膚透明感の評価は、具体的には、上述の目視による皮膚透明感の官能評価と同じスコアとすることができ、０〜４点を０．５点刻みでスコア化できる。
一方で、本発明の皮膚透明感の評価は、上述の目視による皮膚透明感の官能評価よりも優れた利点を有している。例えば、本発明の皮膚透明感の評価は、目視による皮膚透明感の官能評価と比較して、技術評価者たちの評価基準等を高精度に均質化する必要はなく、また技術評価者の協議によるすり合わせを行わなくともよいので、目視による皮膚透明感の官能評価よりも、簡便に、より客観的に行うことができるという利点を有する。
<Estimated value of skin clarity and evaluation of skin clarity of the present invention>
The skin clarity in the present invention refers to a state in which the skin is not cloudy and is transparent. The evaluation of skin clarity in the present invention can be scored and evaluated in the same manner as the visual sensory evaluation of skin clarity, and both can be evaluated based on the same score standard. This is supported by the high correlation coefficient between the two, as shown in the following [Example]. Specifically, the evaluation of skin clarity of the present invention can be made the same score as the above-mentioned sensory evaluation of skin clarity by visual observation, and a score of 0 to 4 points can be made in 0.5 point increments.
On the other hand, the evaluation of the skin clarity of the present invention has an advantage superior to the above-mentioned visual evaluation of the skin clarity. For example, in the evaluation of skin clarity of the present invention, it is not necessary to homogenize the evaluation criteria and the like of technical evaluators with high precision compared to the sensory evaluation of skin clarity visually, , It is advantageous that it can be performed more simply and more objectively than the visual sensory evaluation of skin transparency.
すなわち、本発明の皮膚透明感の評価は、従来の目視による皮膚透明感の官能評価と同等程度の精度を有し、一方で従来の目視による皮膚透明感の官能評価よりも、より簡便性を有し、より客観性を有する。よって、本発明によれば、対象者の皮膚透明感を、より精度高く、より簡便に、より客観的に、推定し、評価することができる。 That is, the evaluation of skin clarity of the present invention has the same level of accuracy as the conventional sensory evaluation of skin clarity by visual observation, while it is more convenient than the conventional sensory evaluation of skin clarity by visual observation. Have more objectivity. Therefore, according to the present invention, it is possible to estimate and evaluate the skin clarity of the subject more accurately, more simply, and more objectively.
ここで、後記〔実施例〕に示すように、予め被験者を測定して得られた、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値及び皮膚表面の夾雑物量の３つの各因子と、目視による皮膚透明感の官能評価とには、高い相関関係があった。
このため、予め被験者を測定して得られた、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値及び皮膚表面の夾雑物量の各測定値に基づき、本発明の皮膚透明感の推定式又は推定モデルを得ることができる。さらに、得られた皮膚透明感の推定式又は推定モデルは、目視による皮膚透明感の官能評価値と高い相関を示す。
そして、皮膚透明感の評価を希望する新たな対象者に対して、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値及び皮膚表面の夾雑物量の少なくとも２つ又は３つを測定し、この各測定値に基づいて、この対象者の皮膚透明感を推定することができ、推定値としても適宜算出することもできる。この対象者の皮膚透明感を推定する際に、上述したような、予め経験則的に得られた皮膚透明感の推定式又は推定モデルを用いることが、より好適である。
このように、本発明は、予め被験者を用いて皮膚透明感の推定式又は推定モデルを経験則的に求め、この経験則的な推定式又は推定モデルを用いて、新たな対象者の皮膚透明感を推定することが好ましい。これにより、本発明は、目視による皮膚透明感の官能評価方法と同等程度に高い精度を有することができる。
Here, as shown in the following [Example], three factors of skin texture evaluation value, skin color index value and skin surface impurity amount obtained by measuring a subject in advance, and Had a high correlation with the sensory evaluation of skin clarity.
For this reason, based on the measured value of skin texture evaluation value, skin color index value, and skin surface impurity value obtained by measuring the subject in advance, the skin transparency feeling estimation formula or estimation of the present invention is estimated. You can get a model. Furthermore, the obtained estimation formula or model of skin clarity shows a high correlation with the sensory evaluation value of skin clarity visually.
Then, for a new subject who wishes to evaluate skin clarity, at least two or three of the texture evaluation value of the skin surface, the index value of the skin color, and the amount of impurities on the skin surface are measured. Based on the measured value, the skin clarity of the subject can be estimated, and the estimated value can be appropriately calculated. When estimating the skin clarity of the subject, it is more preferable to use an estimation formula or an estimation model of the skin clarity obtained in advance as an empirical rule as described above.
As described above, the present invention empirically obtains an estimation formula or an estimation model of skin clarity using a subject in advance, and uses this empirical estimation expression or estimation model to determine the skin transparency of a new subject. It is preferable to estimate the feeling. Thereby, the present invention can have as high accuracy as the method for visually evaluating the skin sensation of the skin.
さらに、上述のように、対象者の皮膚表面のキメ状態評価値、対象者の皮膚色の指標値、及び対象者の皮膚表面の夾雑物量から選択される少なくとも２つ以上の測定値に基づいて、皮膚透明感を推定することにより皮膚透明感を評価することが好適である。さらに、より高い精度を得る観点から、これら３つの測定値に基づいて行うことが、より好適である。好ましくは皮膚色の指標値のうちｂ*値であり、好ましくは皮膚表面の夾雑物量のうち色ムラ値を用いることが好適である。これら２つ又は３つの測定値は、ステップワイズ法などにより選択でき、重回帰分析から求めた推定式又は推定モデルに、適用することが好適である。 Furthermore, as described above, the texture state evaluation value of the subject's skin surface, an index value of the subject's skin color, and based on at least two or more measured values selected from the amount of impurities on the subject's skin surface It is preferable to evaluate skin clarity by estimating skin clarity. Further, from the viewpoint of obtaining higher accuracy, it is more preferable to perform the measurement based on these three measurement values. It is preferable to use the b * value among the skin color index values, and it is preferable to use the color unevenness value among the amounts of impurities on the skin surface. These two or three measured values can be selected by a stepwise method or the like, and are preferably applied to an estimation formula or an estimation model obtained from multiple regression analysis.
さらに、対象者のこれら３つの測定値（３因子の変数）に加え、測定された対象者の皮膚生理特性値の測定値（例えば、ポルフィリンスコア、シワスコア等）を加えて、これら測定値に基づいて行ってもよい。好ましくはポルフィリンスコア、シワスコア、肌弾力値である。これら測定値を、加えて線形判別分析から求めた推定式又は推定モデルに、適用することが好適である。
なお、ポルフィリンスコアやシワスコアは、皮膚の撮影による画像解析等によるスコア化が知られている。ポルフィリンはニキビ・吹き出物の原因とされている。また、肌弾力値は、例えば、皮膚粘弾性測定装置等を用いた測定により、スコア化できることが知られている。
Furthermore, in addition to the three measured values (variables of the three factors) of the subject, the measured values of the measured skin physiological characteristic values of the subject (for example, porphyrin score, wrinkle score, etc.) are added, and based on these measured values, You may go. Preferably, they are a porphyrin score, a wrinkle score, and a skin elasticity value. It is preferable to apply these measured values to an estimation expression or an estimation model additionally obtained from the linear discriminant analysis.
The porphyrin score and wrinkle score are known to be scored by image analysis or the like by photographing the skin. Porphyrins are known to cause acne and breakouts. It is known that the skin elasticity value can be scored, for example, by measurement using a skin viscoelasticity measuring device or the like.
これら各測定値を得る際の測定方法又は評価方法は、目視による皮膚透明感の官能評価を行うような高い熟練度を有する専任の技術評価者を必要としなくともよいため、目視による皮膚透明感の官能評価方法よりも、より簡便であり、より客観的に行うことができる。これにより、本発明は、目視による皮膚透明感の官能評価方法よりも、優れた簡便性及び優れた客観性を有することができる。
本発明の皮膚透明感を求める際の観察部位は、特に限定されず、いずれの部位（例えば、顔、手、腕、脚等）でもよい。このうち、顔が好ましく、顔のうち、評価の再現性、及び、精度向上の点から、顔面がより好ましく、さらに頬がより好ましい。
The measurement method or evaluation method for obtaining each of these measured values does not require a dedicated technical evaluator having a high degree of skill to perform a visual sensory evaluation of skin clarity. The method is simpler and more objective than the sensory evaluation method. Thereby, the present invention can have excellent simplicity and excellent objectivity as compared with the method for visually evaluating the skin clarity.
The observation site for obtaining the skin clarity of the present invention is not particularly limited, and may be any site (for example, face, hand, arm, leg, etc.). Of these, the face is preferable, and the face is more preferable, and the cheek is more preferable, in terms of the reproducibility of the evaluation and the improvement in accuracy.
このように、本発明は、皮膚表面のキメ状態評価値の測定方法、皮膚色の指標値の測定方法、及び皮膚表面の夾雑物量の測定方法から選択される少なくとも２つの測定方法で、対象者を測定し、対象者から得られる各測定値に基づいて、対象者の皮膚透明感の推定値を求めることができる。これらの測定を行う際の観察部位を統一することが、皮膚透明感の精度の向上の観点から、好ましい。さらに、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、及び皮膚表面の夾雑物量の３つの観察部位を、頬に統一することが、さらにより好ましい。 As described above, the present invention provides at least two measurement methods selected from a method for measuring the texture evaluation value of the skin surface, a method for measuring the index value of the skin color, and a method for measuring the amount of impurities on the skin surface. Is measured, and an estimated value of the skin transparency of the subject can be obtained based on each measurement value obtained from the subject. It is preferable to unify the observation site when performing these measurements from the viewpoint of improving the accuracy of skin transparency. Further, it is even more preferable to unify the three observation sites of the texture evaluation value on the skin surface, the index value of the skin color, and the amount of impurities on the skin surface on the cheek.
＜皮膚表面のキメ状態評価値＞
本発明で用いる皮膚表面のキメ状態評価値又はこの測定方法は、特に限定されないが、種々の方法を用いて、算出することが可能である。皮膚表面のキメ状態評価値は、専任の評価者の目視で評価を行う場合でも、目視による皮膚透明感評価の専任の技術評価者よりも熟練度は低くても可能であり、簡便に、客観的に行うことができる。
<Evaluation value of texture on skin surface>
The evaluation value of the texture of the skin surface used in the present invention or the measurement method is not particularly limited, but can be calculated using various methods. The texture evaluation value of the skin surface can be evaluated visually by a full-time evaluator or at a lower level of skill than a full-time technical evaluator who evaluates skin transparency by visual observation. Can be done
皮膚表面のキメ状態評価値は、特に限定されないが、例えば、皮膚表面をレプリカ剤に転写し、該レプリカに対し、斜光照明を行うことで、算出することが可能である。 The texture evaluation value of the skin surface is not particularly limited, but can be calculated, for example, by transferring the skin surface to a replica agent and performing oblique illumination on the replica.
皮膚表面を転写するレプリカ剤としては、特に限定されないが、例えばシリコンやポリビニルアルコール（ＰＶＡ）皮膜を利用したレプリカ剤が挙げられる。かようなレプリカ剤としては、例えば、シリコンＡＳＢ−０１−ＷＷ（アサヒバイオメッド社製）がある。 The replica agent for transferring the skin surface is not particularly limited, and examples thereof include a replica agent using a silicon or polyvinyl alcohol (PVA) film. Such a replicating agent is, for example, Silicon ASB-01-WW (manufactured by Asahi Biomed).
特に限定されないが、キメ状態が転写されたレプリカに対し、光投射装置などを用いて斜光照明を照射し、レプリカ凸部の影部分を抽出し、凸部面積率等や粗さを計測する方法によって、皮膚表面のキメ状態評価値を算出することができる。本手法においては、例えば、反射用３Ｄレプリカ解析システム（アサヒバイオメッド社製）等を用いて行うことができる。 Although not particularly limited, a method in which oblique illumination is applied to a replica on which a texture state has been transferred using a light projecting device or the like to extract a shadow portion of the replica convex portion, and measure a convex portion area ratio or roughness. Thereby, the texture evaluation value of the skin surface can be calculated. In this method, for example, a 3D replica analysis system for reflection (manufactured by Asahi Biomed) can be used.
皮膚表面のキメ状態評価の適応部位としては、評価の再現性、及び、精度向上の点から、特に限定されないが、顔面が好ましく、頬であることがより好ましい。 The application site for the evaluation of the texture of the skin surface is not particularly limited from the viewpoint of reproducibility of the evaluation and improvement in accuracy, but the face is preferable and the cheek is more preferable.
また、皮膚表面のキメ状態評価値は、格子状の光を肌に照射し、光のゆがみの特性からキメ状態の評価値に換算することにより、算出することも可能である。本手法は、被験者の皮膚から直接的に数値化できる点で好ましい。本手法に於いては例えば、ＰＲＩＭОＳ（ＧＦＭ社製）等の機器を使うことができる。本手法における皮膚表面の適応部位としては、評価の再現性、及び、精度向上の点から、特に限定されないが、顔面が好ましく、頬であることがより好ましい。 The texture evaluation value on the skin surface can also be calculated by irradiating the skin with lattice-like light and converting the texture characteristic of light into a texture evaluation value. This method is preferable in that it can be directly digitized from the skin of the subject. In this method, for example, a device such as PRIM @ S (manufactured by GFM) can be used. The adaptation site of the skin surface in this method is not particularly limited from the viewpoint of reproducibility of the evaluation and improvement in accuracy, but the face is preferable and the cheek is more preferable.
また、皮膚表面のキメ状態評価値は、キメ状態の規則性の有無に対して、判断基準を設定することにより、専任の技術評価者の目視評価により、算出することも可能である。
本手法における皮膚表面の適応部位としては、評価の再現性、及び、精度向上の点から、特に限定されないが、顔面が好ましく、頬であることがより好ましい。
キメ状態の規則性の判断基準として、〈キメが非常に規則的に並んでいる〉から〈キメが全く規則的に並んでいない〉までの５段階（例えば、スコア配点、０：ある、０．５：ややある、１：ふつう、１．５：ややない、２：ない）に分け、それら５段階を画像等により明確にすることにより、客観的な目視評価が可能となる。専任の技術評価者の人数は、３人以上が好ましく、５人以上がより好ましい。専任の技術評価者が目視により評点を付け、それらの平均点を算出することで、皮膚表面のキメ状態評価値を求めることが可能である。
The texture evaluation value of the skin surface can also be calculated by setting a criterion for the presence or absence of regularity of the texture, and by visual evaluation of a dedicated technical evaluator.
The adaptation site of the skin surface in this method is not particularly limited from the viewpoint of reproducibility of the evaluation and improvement in accuracy, but the face is preferable and the cheek is more preferable.
As a criterion for determining the regularity of the texture state, there are five levels from <textures are very regularly arranged> to <textures are not regularly arranged> (for example, score score, 0: certain, 0. 5: Somewhat, 1: Normal, 1.5: Somewhat, 2: No), and clarifying the five stages by images or the like enables objective visual evaluation. The number of dedicated technical evaluators is preferably three or more, more preferably five or more. It is possible for a dedicated technical evaluator to visually evaluate the scores and calculate the average score to obtain a texture evaluation value of the skin surface.
＜皮膚色の指標値＞
本発明で用いる皮膚色の指標値又はこの測定方法としては、特に限定されないが、分光測色計等を用いて測定することができる。皮膚色の指標値は、分光測色計やＪＩＳ規格で得ることができるので、目視による皮膚透明感評価よりも、より簡便に、より客観的に行うことができ、また再現よく、精度よく、行うことができる。
皮膚色の指標値として、例えば、分光測色計を用いることにより、皮膚色の指標値として、知覚的に等色差性を持ったＬ＊ａ＊ｂ＊表色系を使用することができる。
<Skin color index value>
The skin color index value or the measurement method used in the present invention is not particularly limited, but can be measured using a spectrophotometer or the like. Since the skin color index value can be obtained by a spectrophotometer or JIS standard, it can be performed more easily and more objectively than visual evaluation of skin clarity, and can be reproduced and accurately. It can be carried out.
By using, for example, a spectrophotometer as the skin color index value, an L * a * b * color system having perceptually colorimetric differences can be used as the skin color index value.
皮膚色の指標値の算出は、特に限定されないが、顔面が好ましく、頬であることがより好ましい。 Although the calculation of the skin color index value is not particularly limited, the face is preferable and the cheek is more preferable.
また、分光測色計には、積分球型の、例えば分光測色器ＣＭ−７００ｄ（コニカミノルタ社製）を使用することができる。 In addition, an integrating sphere type, for example, a spectrophotometer CM-700d (manufactured by Konica Minolta) can be used as the spectrophotometer.
さらに、皮膚色の指標値としては、特に限定されないが、ＪＩＳによって規格されているマンセル表色系により尺度化されている色相、明度、彩度を色の指標値とすることができる。ここで使用される色差計は、特に制限されないが、ＪＩＳ規格に準拠しているものが好ましい。 Further, the index value of skin color is not particularly limited, but hue, lightness, and saturation scaled by the Munsell color system specified by JIS can be used as index values of color. The color difference meter used here is not particularly limited, but preferably complies with JIS standards.
＜皮膚表面の夾雑物量＞
本発明で用いる皮膚表面の夾雑物量又はこの測定方法は、特に限定されないが、例えば、皮膚表面のデジタル画像を取得し、その画像を二値化することにより、算出することができる。皮膚表面の夾雑物量は、デジタル画像処理にて得ることができるので、目視による皮膚透明感評価よりも、より簡便に、より客観的に行うことができ、また再現よく、精度よく、行うことができる。
皮膚表面の夾雑物量の算出の適応部位としては、評価の再現性、及び、精度向上の点から、特に限定されないが、顔面が好ましく、頬であることがより好ましい。
<Amount of impurities on skin surface>
The amount of impurities on the skin surface or the measuring method used in the present invention is not particularly limited. For example, it can be calculated by acquiring a digital image of the skin surface and binarizing the image. Since the amount of impurities on the skin surface can be obtained by digital image processing, it can be performed more easily and more objectively than in the visual evaluation of skin transparency, and can be performed with good reproducibility and accuracy. it can.
The site of application for calculating the amount of impurities on the skin surface is not particularly limited from the viewpoint of reproducibility of the evaluation and improvement in accuracy, but the face is preferable and the cheek is more preferable.
皮膚表面のデジタル画像の取得には、特に限定されないが、例えば、顔画像撮影装置である、ＶＩＳＩＡ−ＣＲＴＭ（Ｃａｎｆｉｅｌｄ社製）やロボスキンアナライザー（インフォワード社製）を用いることができる。 The acquisition of the digital image of the skin surface is not particularly limited. For example, VISIA-CR ™ (manufactured by Canfield) and Roboskin Analyzer (manufactured by Infoward), which are face image photographing devices, can be used.
得られたデジタル画像は、特に限定されないが、画像解析ソフトＩｍａｇｅＪ（アメリカ国立衛生研究所製）を用いて、二値化し、皮膚表面に観察される夾雑物を特定し、数値化することができる。 Although the obtained digital image is not particularly limited, it can be binarized using image analysis software ImageJ (manufactured by the National Institutes of Health, USA) to identify impurities observed on the skin surface and to digitize it. .
また、前述の顔画像撮影装置に付属されているソフトウェアにテンプレートとして示されるシミ、色ムラなどの算出値を応用することができる。 Further, calculated values such as spots and color unevenness shown as templates can be applied to software attached to the above-described face image photographing apparatus.
皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、及び皮膚表面の夾雑物量の評価に於いては、推定精度と再現性の担保のために、例えば評価環境である湿度、温度、風速及び照明条件を同一とし、被験者は洗顔後、該環境下において３０分以上馴化する等、が好ましい。 In the evaluation of the texture state of the skin surface, the index value of the skin color, and the amount of foreign substances on the skin surface, in order to ensure estimation accuracy and reproducibility, for example, humidity, temperature, wind speed and lighting which are evaluation environments are used. It is preferable that the conditions are the same, and that the subject is acclimated for 30 minutes or more in the environment after washing the face.
＜皮膚の水分量及び年齢の因子について＞
本発明における皮膚透明感を推定する際に、皮膚の水分量という因子は含まれないことが好ましい。前例研究による報告等から、当初、皮膚の水分量という因子は、皮膚透明感の推定に必要と想定された。しかしながら、予想外なことに、皮膚透明感の推定に際し、皮膚の水分量という因子を含めると、精度が落ちた。皮膚の水分量の因子は皮膚透明感と独立した相関関係を持たないといえるためである。
<About factors of skin water content and age>
When estimating skin clarity in the present invention, it is preferable that the factor of skin moisture is not included. Based on reports from previous studies, it was initially assumed that the factor of skin moisture was necessary for estimating skin clarity. However, unexpectedly, when estimating skin clarity, the inclusion of the factor of skin water content reduced accuracy. This is because the factor of the water content of the skin does not have an independent correlation with the skin clarity.
本発明における皮膚透明感を推定する際に、年齢因子は、含まれないことが好ましい。前例研究による報告等から、当初、年齢因子は、皮膚透明感の算出に必要と想定された。しかしながら予想外なことに、皮膚透明感の推定に際し、年齢因子を含めると、精度が落ちた。年齢は皮膚透明感に大きな影響を与える要因ではないと考えられる。 In estimating skin clarity in the present invention, it is preferable that an age factor is not included. Based on reports from previous studies, it was initially assumed that the age factor was necessary for calculating skin clarity. Unexpectedly, however, the inclusion of an age factor in estimating skin clarity was less accurate. Age is not considered to be a significant factor in skin clarity.
本発明の皮膚透明感を評価する際のモデル又は推定式は、以下の方法により求めることができる。
各被験者における、目視による皮膚透明感の官能評価値を求めると共に、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値及び皮膚表面の夾雑物量のうち、必要とするものを少なくとも２つ以上求め、これら各評価値又は測定値を得る。本発明において「評価値又は測定値」を、「測定値」ともいう。
被験者人数は、特に限定されないが、統計学的に、多いほど好ましく、好ましくは３０人以上、より好ましくは５０人以上である。被験者に対する目視による皮膚透明感の官能評価、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、皮膚表面の夾雑物量の測定方法は、上述した＜目視による皮膚透明感の官能評価＞、＜膚表面のキメ状態評価値＞、＜皮膚色の指標値＞及び＜皮膚表面の夾雑物量＞のとおり、後記実施例（例えば、実施例１や表１等）を参照にして行うことができる。
The model or estimation formula for evaluating the skin clarity of the present invention can be obtained by the following method.
In each subject, while obtaining the sensory evaluation value of visual skin clarity, the texture evaluation value of the skin surface, the index value of the skin color and the amount of impurities on the skin surface, at least two or more required, These evaluation values or measured values are obtained. In the present invention, the “evaluated value or measured value” is also referred to as a “measured value”.
The number of subjects is not particularly limited, but is statistically larger, more preferably, preferably 30 or more, more preferably 50 or more. The visual sensory evaluation of the skin transparency, the evaluation value of the texture on the skin surface, the index value of the skin color, and the method of measuring the amount of impurities on the skin surface are described in the above <Visual sensory evaluation of skin transparency>, <Skin It can be carried out with reference to Examples (for example, Example 1, Table 1, etc.) described later, as described in "Texture evaluation value of surface", "Index value of skin color" and "Amount of impurities on skin surface".
各被験者の皮膚透明感の程度を、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、皮膚表面の夾雑物量と、目視による皮膚透明感の官能評価との相関関係に基づいて、スコア化する。本発明において、得られた各スコアと、目視による皮膚透明感の官能評価値との関係を表す回帰式を用いることが好ましい。 The degree of skin transparency of each subject is scored based on the correlation between skin texture evaluation value, skin color index value, amount of impurities on the skin surface, and visual sensory evaluation of skin transparency. . In the present invention, it is preferable to use a regression equation that represents the relationship between each of the obtained scores and the sensory evaluation value of visual skin clarity.
本発明においては、各被験者の皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、及び皮膚表面の夾雑物量をスコア化した後に、これら３つの被験者の測定値（因子）のうちの少なくとも２つの因子と、目視による皮膚透明感の官能評価値との相関関係をもとに、皮膚透明感の推定モデル又は推定式を立てることが好ましい。このとき、被験者の３つの測定結果（３つの因子）に基づき、皮膚透明感の推定モデル又は推定式を立てることが、精度向上の観点から、より好適である。
また、本発明で用いる推定式は、ステップワイズ法による重回帰分析にて求めることが、好適である。
In the present invention, after scoring the texture evaluation value on the skin surface of each subject, the index value of the skin color, and the amount of impurities on the skin surface, at least two of the measured values (factors) of these three subjects are used. It is preferable to establish an estimation model or an estimation expression of the skin transparency based on the correlation between the factor and the sensory evaluation value of the skin transparency visually. At this time, it is more preferable to make an estimation model or an estimation expression of skin transparency based on three measurement results (three factors) of the subject from the viewpoint of improving accuracy.
Further, it is preferable that the estimation formula used in the present invention is obtained by a multiple regression analysis using a stepwise method.
本発明において、各被験者の各測定値のデータに基づき、皮膚透明感の予測モデル又は推定式を立てることで、この皮膚透明感の予測モデル又は推定式や過去の知見をもとに、新たな対象者の皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、及び皮膚表面の夾雑物量の３つの測定値（因子）から選択される少なくとも２つの測定値から、対象者の皮膚透明感の程度を、より精度よく、より簡便に、より客観的に、推定することが可能となる。このとき、新たな対象者の各測定値（因子）の３つすべてを用いることが、皮膚透明感評価における、精度、簡便性及び客観性のそれぞれの向上になる観点から、より好適である。また、本発明で用いる皮膚透明感のモデル又は推定式は、過去の知見から、求めてもよい。 In the present invention, based on the data of each measurement value of each subject, a prediction model or estimation formula of skin clarity is established, based on the prediction model or estimation formula of skin clarity and past knowledge, a new The degree of skin clarity of the subject from at least two measured values selected from among three measured values (factors) of the subject's skin texture evaluation value, skin color index value, and skin surface contaminant amount. Can be estimated more accurately, more simply, and more objectively. At this time, it is more preferable to use all three of the measured values (factors) of the new subject from the viewpoint of improving accuracy, simplicity, and objectivity in the evaluation of skin clarity. The skin transparency model or estimation formula used in the present invention may be obtained from past knowledge.
本発明で用いる皮膚透明感のモデル又は推定式を、被験者の測定値や過去の知見から、導き出す方法としては、多変量解析が好ましい。具体的には、目視による皮膚透明感の官能評価を目的変数とし、生理特性項目及び目視評価項目のうちの１つ又は２つ以上の成分を説明変数として利用することで、皮膚透明感のモデル又は推定式を得ることができる。 A multivariate analysis is preferable as a method for deriving the skin transparency model or the estimation formula used in the present invention from the measured values of the subject or past knowledge. Specifically, a model of skin clarity is obtained by using sensory evaluation of skin clarity visually as an objective variable and using one or more components of physiological characteristics and visual evaluation items as explanatory variables. Alternatively, an estimation formula can be obtained.
本発明で用いる皮膚透明感のモデル又は推定式を得る際に使用する分析として、例えば判別分析（線形判別分析、二次判別分析、混合判別分析等）、主成分分析、因子分析、数量化理論（１〜３類）、回帰分析（ＭＬＲ、ＰＬＳ、ＰＣＲ、ロジスティック）、多次元尺度法、教師ありクラスター、ニューラルネット、アンサンブル学習等、が例示できる。これらの中から、非線形的手法ではない、重回帰分析、判別分析及び数量化理論１類がより好ましい。また推定式の精度を確保するために説明変数の取捨選択を行うことがより好ましい。かような解析方法のソフトウェアは市販品（例えば、ＳＰＳＳ社製、ＳＡＳ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ社製及びＭａｔｈＬａｂ社製等）或いはフリーソフトを用いることができる。 The analysis used to obtain the model or estimation formula of skin clarity used in the present invention includes, for example, discriminant analysis (linear discriminant analysis, quadratic discriminant analysis, mixed discriminant analysis, etc.), principal component analysis, factor analysis, quantification theory Examples (1 to 3), regression analysis (MLR, PLS, PCR, logistic), multidimensional scaling, supervised cluster, neural network, ensemble learning, etc. can be exemplified. Among these, a multiple regression analysis, a discriminant analysis, and a quantification theory, which are not nonlinear methods, are more preferable. It is more preferable to select the explanatory variables in order to ensure the accuracy of the estimation formula. Commercially available software (eg, SPSS, SAS Institute, MathLab, etc.) or free software can be used as the software for such an analysis method.
本発明において、皮膚透明感の推定式は、下記の推定式（式１）で表されるものが好ましい。ただし、本発明はこれに限定されず、本発明の皮膚透明感の推定に用いる推定モデル又は推定式は、新たな被験者の測定結果や過去の知見により再構築することも可能である。 In the present invention, the expression for estimating skin clarity is preferably represented by the following estimation expression (Expression 1). However, the present invention is not limited to this, and the estimation model or estimation formula used for estimating skin clarity of the present invention can be reconstructed based on the measurement results of a new subject or past knowledge.
皮膚透明感の推定式：
Ｙ（皮膚透明感の推定値）＝α＋β１＊（標準化 皮膚表面のキメ状態評価値）＋β２＊（標準化 皮膚色の指標値）＋β３＊（標準化 皮膚表面の夾雑物量）・・・（式１）
Formula for estimating skin clarity:
Y (estimated value of skin transparency) = α + β 1 * (standardized skin surface texture evaluation value) + β 2 * (standardized skin color index value) + β 3 * (standardized skin surface impurity amount) ... (expression) 1)
また、前記（式１）中、皮膚透明感を推定する精度向上の点から、αは１〜３であることが好ましく、β１は０．２〜０．４であることが好ましく、β２は０．１から０．３であることが好ましく、β３は０．1から０．４であることが好ましい。
また、β１は、好ましくは０．２０〜０．４５、より好ましくは０．２１〜０．４５であることが好ましく、β２は好ましくは０．１〜０．３６、より好ましくは０．１４〜０．３６であることが好ましく、β３は好ましくは０．１〜０．４５、より好ましくは０．２０〜０．４５であることが好ましい。
Further, in the above (Equation 1), from the viewpoint of improving the accuracy of estimating skin clarity, α is preferably 1 to 3, β 1 is preferably 0.2 to 0.4, and β 2 is Is preferably from 0.1 to 0.3, and β 3 is preferably from 0.1 to 0.4.
Β 1 is preferably 0.20 to 0.45, more preferably 0.21 to 0.45, and β 2 is preferably 0.1 to 0.36, more preferably 0.1 to 0.36. is preferably from 14 to .36, beta 3 is preferably 0.1 to 0.45, more preferably it is 0.20 to 0.45.
なお、本発明の方法を、皮膚透明感の評価を求めるための装置（例えば、パーソナルコンピュータ等）におけるＣＰＵ等を含む制御部によって実現させることも可能である。また、本発明の方法を、記録媒体（不揮発性メモリ（ＵＳＢメモリ等）、ＨＤＤ、ＣＤ、ネットワークサーバ等）等を備えるハードウェア資源にプログラムとして格納し、前記制御部によって実現させることも可能である。又は、当該制御部によって、皮膚透明感推定システム、皮膚透明感評価システム又はこれら装置を提供することも可能である。 It should be noted that the method of the present invention can be realized by a control unit including a CPU or the like in a device (for example, a personal computer or the like) for obtaining an evaluation of skin clarity. Further, the method of the present invention can be stored as a program in hardware resources including a recording medium (non-volatile memory (USB memory, etc.), HDD, CD, network server, etc.) and can be realized by the control unit. is there. Alternatively, the control unit can provide a skin transparency estimation system, a skin transparency evaluation system, or these devices.
本発明の方法において、本発明の推定モデル又は推定式や本発明の皮膚透明感の評価のための各ステップを、予め記憶部に記憶しておくことが好適である。
また、本発明の各ステップを実行することによって、対象者の皮膚透明感を推定することができ、この推定値は、目視による皮膚透明感の官能評価と高い相関関係を有するので、皮膚透明感の評価値として、使用することができる。
このため、ある対象者が、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、皮膚表面の夾雑物量から選択される２つ以上を測定し、測定して得られたこのなかの測定値から２つ以上を選択し、本発明の予測モデル又は推定式に適用することにより、対象者の皮膚透明感を評価することができる。この方法であれば、皮膚透明感を、より簡便に、より精度高く、より客観的に評価することができる。
In the method of the present invention, it is preferable that the estimation model or the estimation formula of the present invention and each step for evaluating the skin clarity of the present invention be stored in a storage unit in advance.
Further, by performing each step of the present invention, the skin clarity of the subject can be estimated, and this estimated value has a high correlation with the sensory evaluation of the skin clarity by visual observation. Can be used as the evaluation value of.
For this reason, a certain subject measures two or more selected from the texture state evaluation value of the skin surface, the index value of the skin color, and the amount of impurities on the skin surface, and from the measured values obtained from these measurements. By selecting two or more and applying them to the prediction model or the estimation formula of the present invention, the skin clarity of the subject can be evaluated. According to this method, the skin clarity can be evaluated more simply, with higher accuracy, and more objectively.
本発明の皮膚透明感の評価方法は、非治療目的に使用してもよいし、その評価結果を最終的に治療目的に役立ててもよい。本発明は、医師の直接的な医療行為ではなく、例えば、皮膚透明感の診断を補助する方法等に適用することが可能である。ここで、「非治療目的」とは、医療行為、すなわち、治療による人体への処置行為を含まない概念であり、非治療目的とは、例えば、美容目的等が挙げられる。本発明の利点として、上述した３つの因子はいずれも医師が行わなくとも専任の技術評価者又は測定機器によって評価又は測定することができることにある。
また、本発明における評価する工程において、判断をプログラムや機器の制御部等で容易に行うことができるし、判断を専任の技術評価者が行ってもよい。これは、本発明が、推定モデル又は推定式から得る推定値の基準を、目視による皮膚透明感の評価値の基準と同じにすることができるためである。
The method for evaluating skin clarity of the present invention may be used for non-therapeutic purposes, or the evaluation results may be ultimately used for therapeutic purposes. INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can be applied to, for example, a method of assisting diagnosis of skin clarity, not a direct medical practice of a doctor. Here, the “non-therapeutic purpose” is a concept that does not include a medical act, that is, a treatment action on a human body by treatment, and the non-therapeutic purpose includes, for example, a cosmetic purpose. An advantage of the present invention is that any of the three factors described above can be evaluated or measured by a dedicated technical evaluator or measuring instrument without a physician.
Further, in the step of evaluating in the present invention, the judgment can be easily made by a program or a control unit of the device, or the judgment may be made by a dedicated technical evaluator. This is because the present invention can make the criterion of the estimated value obtained from the estimation model or the estimation formula the same as the criterion of the evaluation value of the skin transparency visually.
本発明の皮膚透明感の評価方法の第一の実施形態として、以下のステップを含むことが挙げられる。
〔ステップＳ１１〕：対象者を測定して得られた、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、及び、皮膚表面の夾雑物量から選択される少なくとも１つの測定値を、推定モデル又は推定式に当てはめるために、入力する。当該入力の数として、好ましくは２つの測定値であり、より好ましくは３つの測定値である。
〔ステップＳ１２〕：推定モデル又は推定式から、対象者の皮膚透明感の推定値が得られ、この推定値を、皮膚透明感の評価スコアとして、対象者に通知（例えば画像表示、音声表示等）する。この皮膚透明感の評価の基準は、目視による皮膚透明感の官能評価の基準と同じにする。具体的には、０〜４点を０．５点刻みでスコア化（スコアが高いほど透明感は低い）する。これにより、対象者の皮膚透明感の評価スコアを知ることができる。
なお、第一の実施形態の変形例として、対象者が継続的に又は長期間に測定を行い、得られた各測定値が時系列にデータストックされることで、このデータストックに基づき、ステップＳ１１〜Ｓ１２を行い、この結果の一部又は全部を通知する。これにより、対象者は、時系列における皮膚透明感の変化を知ることができる。
The first embodiment of the method for evaluating skin clarity of the present invention includes the following steps.
[Step S11]: At least one measurement value selected from the texture evaluation value on the skin surface, the skin color index value, and the amount of impurities on the skin surface, obtained by measuring the subject, is estimated by an estimation model or Input to apply to the estimation formula. The number of such inputs is preferably two measurements, more preferably three measurements.
[Step S12]: An estimated value of the skin clarity of the subject is obtained from the estimation model or the estimation formula, and the estimated value is notified to the subject as an evaluation score of the skin clarity (for example, image display, voice display, etc.). ). The criteria for the evaluation of the skin transparency are the same as the criteria for the sensory evaluation of the skin transparency visually. Specifically, 0 to 4 points are scored in 0.5 point increments (the higher the score, the lower the transparency). Thereby, the evaluation score of the skin clarity of the subject can be known.
As a modification of the first embodiment, the subject performs measurement continuously or for a long period of time, and the obtained measurement values are data-stocked in chronological order. S11 to S12 are performed, and a part or all of the result is notified. Thereby, the subject can know the change of the skin transparency in the time series.
本発明の皮膚透明感の評価方法の第二の実施形態として、以下のステップを含むことが挙げられる。対象者に、被験物質を塗布する前と、一定期間塗布後で、皮膚透明感の評価を行う。
〔ステップＳ２１〕：被験物質を塗布する前に、上記第一の実施形態のステップＳ１１及びＳ１２と同じステップを行い、塗布前の皮膚透明感の推定値を得る。評価スコアを記憶部に、塗布前の皮膚透明感の推定値として記憶する。この結果の一部又は全部を、対象者に通知してもよい。
〔ステップＳ２２〕：被験物質を一定期間塗布した以外は、上記第一の実施形態のステップＳ１１及びＳ１２と同じステップを行い、塗布後の皮膚透明感の推定値を得る。評価スコアを記憶部に、塗布後の皮膚透明感の推定値として記憶する。この結果の一部又は全部を、対象者に通知してもよい。
塗布前の皮膚透明感の推定値、及び塗布後の皮膚透明感の推定値の結果の一部又は全部を、対象者に通知して終了してもよい。さらに、以下の〔ステップＳ２３〕以降を実施してもよい。
The second embodiment of the method for evaluating skin clarity of the present invention includes the following steps. Before applying the test substance to the subject and after applying for a certain period of time, the skin transparency is evaluated.
[Step S21]: Before applying the test substance, the same steps as in steps S11 and S12 of the first embodiment are performed to obtain an estimated value of skin clarity before application. The evaluation score is stored in the storage unit as an estimated value of skin clarity before application. A part or all of the result may be notified to the target person.
[Step S22]: The same steps as steps S11 and S12 of the first embodiment are performed except that the test substance is applied for a certain period of time to obtain an estimated value of skin clarity after application. The evaluation score is stored in the storage unit as an estimated value of skin clarity after application. A part or all of the result may be notified to the target person.
A part or all of the result of the estimated value of the skin clarity before application and the estimated value of the skin clarity after application may be notified to the subject, and the processing may be terminated. Further, the following [Step S23] and subsequent steps may be performed.
〔ステップＳ２３〕：塗布前の皮膚透明感の推定値と、塗布後の皮膚透明感の推定値を対比し、以下のステップによって、対象者に対する被験物質の効能の程度を判断する。
対比結果（ステップＳ２３１）として、推定値が、（塗布前の推定値）＞（塗布後の推定値）となった場合には、皮膚透明感が向上した又は改善したと判断する。なお、スコア差が大きいほど、より向上又はより改善と判断してもよい。
対比結果（ステップＳ２３２）として、推定値が、塗布前＝塗布後となった場合には、皮膚透明感の変化なしと判断する。なお、±０．５は許容範囲として同じと判断することも可能である。
対比結果（ステップＳ２３３）として、（塗布前の推定値）＜（塗布後の推定値）となった場合には、皮膚透明感が低下した又は悪化したと判断する。なお、スコア差が大きいほど、より低下又はより悪化と判断してもよい。
〔ステップＳ２４〕：ステップＳ２１〜Ｓ２３の各推定値及び判定結果を、対象者に通知（例えば画像表示、音声表示等）する。これにより、対象者の皮膚透明感の評価スコア及び対象者における被験物質の効能の程度を知ることができる。
[Step S23]: The estimated value of skin clarity before application is compared with the estimated value of skin clarity after application, and the degree of efficacy of the test substance on the subject is determined in the following steps.
When the estimated value is (estimated value before application)> (estimated value after application) as the comparison result (step S231), it is determined that the skin clarity is improved or improved. In addition, it may be determined that the larger the score difference is, the more improved or more improved.
When the estimated value is “before application = after application” as a comparison result (step S232), it is determined that there is no change in skin transparency. Note that ± 0.5 can be determined to be the same as an allowable range.
If (estimated value before application) <(estimated value after application) as the comparison result (step S233), it is determined that the skin transparency has decreased or deteriorated. Note that it may be determined that the larger the score difference, the lower or worse.
[Step S24]: The target person is notified of the estimated values and the determination results of steps S21 to S23 (for example, image display, sound display, etc.). Thereby, the evaluation score of the skin clarity of the subject and the degree of efficacy of the test substance in the subject can be known.
また、本発明の皮膚透明感の推定方法は、以下の工程を含むことが好ましい。
予め用意した皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、皮膚表面の夾雑物量と、官能評価による皮膚透明感評価値との相関関係を示す推定式又は推定モデルに、
対象者を測定して得られる、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色指標値、及び皮膚表面の夾雑物量を、適用することで、前記対象者の皮膚透明感を推定する工程を含むものである。
前記対象者を測定して得られる皮膚表面のキメ状態評価値は、対象者の皮膚表面のキメ状態評価値を算出する工程により得られることが好適である。
前記対象者を測定して得られる皮膚色指標値は、対象者の皮膚色指標値を算出する工程により得られることが好適である。
前記対象者を測定して得られる皮膚表面の夾雑物量は、対象者の皮膚表面デジタル画像から皮膚表面の夾雑物量を算出する工程により得られることが好適である。
The method for estimating skin clarity of the present invention preferably includes the following steps.
Texture condition evaluation value of the skin surface prepared in advance, the index value of skin color, the amount of impurities on the skin surface, and the estimation formula or model showing the correlation between the skin transparency evaluation value by sensory evaluation,
The method includes a step of estimating the skin clarity of the subject by applying the texture evaluation value on the skin surface, the skin color index value, and the amount of impurities on the skin surface obtained by measuring the subject.
It is preferable that the texture evaluation value of the skin surface obtained by measuring the subject is obtained by a step of calculating the texture evaluation value of the skin surface of the subject.
It is preferable that the skin color index value obtained by measuring the subject is obtained by a step of calculating the skin color index value of the subject.
The amount of impurities on the skin surface obtained by measuring the subject is preferably obtained by a step of calculating the amount of impurities on the skin surface from a digital image of the skin surface of the subject.
また、本発明の別の側面として、本技術は、以下の構成を採用することができる。
〔１〕
皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、及び、皮膚表面の夾雑物量との相関関係に基づいて、皮膚透明感を推定する方法。
〔２〕
皮膚透明感の程度を、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、及び、皮膚表面の夾雑物量との相関関係に基づいて、スコア化し、
得られたスコアに対し、官能評価による皮膚透明感評価値との関係を表す回帰式を用いることを特徴とする、前記〔１〕に記載の皮膚透明感を推定する方法。
〔３〕
以下の工程を含む、前記〔１〕又は〔２〕に記載の皮膚透明感を推定する方法。
予め用意した皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、皮膚表面の夾雑物量と、官能評価による皮膚透明感評価値との相関関係を示す式又はモデルに、
対象者の皮膚表面のキメ状態評価値を算出する工程、
対象者の皮膚色指標値を算出する工程、
対象者の皮膚表面デジタル画像から皮膚表面の夾雑物量を算出する工程により、
算出した皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色指標値、及び皮膚表面の夾雑物量を前記式又はモデルに適用することで、前記対象者の皮膚透明感を推定する工程。
〔４〕
前記皮膚表面のキメ状態評価値が、皮膚表面をレプリカ剤に転写し、該レプリカに対し、斜光照明を行うことで、算出した数値であることを特徴とする、前記〔１〕〜〔３〕のいずれかに記載の皮膚透明感を推定する方法。
〔５〕
前記皮膚色の指標値が、分光測色計により、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系を用いて測定された数値であることを特徴とする、前記〔１〕〜〔４〕のいずれかに記載の皮膚透明感を推定する方法。
〔６〕
前記皮膚表面の夾雑物量が、皮膚状態のデジタル画像が二値化されることで、算出された数値であることを特徴とする、前記〔１〕〜〔５〕のいずれかに記載の皮膚透明感を推定する方法。
〔７〕
前記回帰式が、ＰＬＳ、ＭＬＲ、ＰＣＲ、又はロジスティックより得られた予測式又は予測モデルであることを特徴とする、前記〔２〕〜〔６〕のいずれかに記載の皮膚透明感を推定する方法。
Further, as another aspect of the present invention, the present technology can employ the following configurations.
[1]
A method for estimating skin clarity based on a correlation between a texture state evaluation value on the skin surface, a skin color index value, and an amount of impurities on the skin surface.
[2]
The degree of skin transparency, texture evaluation value of skin surface, index value of skin color, and, based on the correlation with the amount of impurities on the skin surface, scored,
The method for estimating skin clarity as described in [1] above, wherein a regression equation representing a relationship between the obtained score and a skin clarity evaluation value by sensory evaluation is used.
[3]
The method for estimating skin clarity according to the above [1] or [2], comprising the following steps.
The skin condition evaluation value of the skin surface prepared in advance, the skin color index value, the amount of impurities on the skin surface, and the expression or model showing the correlation between the skin transparency evaluation value by sensory evaluation,
A step of calculating the texture state evaluation value of the subject's skin surface,
Calculating a skin color index value of the subject;
By calculating the amount of impurities on the skin surface from the digital image of the skin surface of the subject,
Estimating the skin clarity of the subject by applying the calculated skin condition evaluation value, skin color index value, and amount of impurities on the skin surface to the formula or model.
[4]
Wherein the texture evaluation value of the skin surface is a numerical value calculated by transferring the skin surface to a replica agent and performing oblique illumination on the replica, The method for estimating skin clarity according to any one of the above.
[5]
The above-mentioned [1] to [4], wherein the index value of the skin color is a numerical value measured by a spectrophotometer using an L * a * b * color system. A method for estimating the described skin clarity.
[6]
The amount of impurities on the skin surface is a numerical value calculated by binarizing a digital image of the skin state, wherein the skin transparent according to any one of the above [1] to [5]. How to estimate feeling.
[7]
The regression equation is a prediction equation or a prediction model obtained from PLS, MLR, PCR, or logistic, and the skin clarity is estimated according to any of [2] to [6]. Method.
以下に実施例等を挙げて、本発明を更に詳細に説明する。尚、これらは本発明を何ら限定するものではない。 Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to Examples and the like. These do not limit the present invention in any way.
〔実施例１〕
健常な日本人女性６０名（２２〜５９歳）を被験者として、この被験者を対象に、洗顔後３０分後に、表１に示す項目について皮膚状態の機器計測と専任の技術評価者による目視観察を行った。
[Example 1]
Using 60 healthy Japanese women (22 to 59 years old) as subjects, 30 minutes after washing the face, the instrument shown in Table 1 was used to measure the skin condition and visually observe by a dedicated technical evaluator. went.
皮膚透明感評価値は、訓練された専任の技術評価者により〈透明感がとてもある〉から〈透明感が全くない〉までの５段階の評点を付し、目視評価値として用いた。配点は、０〜４点（０点：ある、１点：ややある、２点：ふつう、３点：ややない、４点：ない）を０．５点刻みでスコア化し、協議の上で決定する。 The skin transparency evaluation value was assigned a five-point scale from "very transparent" to "no transparency" by a trained full-time technical evaluator and used as a visual evaluation value. Points are scored from 0 to 4 points (0 points: some, 1 point: some, 2 points: normal, 3 points: some, no, 4 points: none), and are scored in 0.5-point increments, and are decided after consultation I do.
皮膚表面のキメ状態評価値は、専任の技術評価者によりキメ状態の規則性を元に判別し、〈キメが非常に規則的に並んでいる〉から〈キメが全く規則的に並んでいない〉までの５段階の評点を付し、それらの平均をとることで、算出した。配点は、０点：ある、０．５点：ややある、１点：ふつう、１．５点：ややない、２点：ない、でスコア化する。 The texture evaluation value of the skin surface is determined based on the regularity of the texture by a dedicated technical evaluator, and from <textures are very regularly arranged> to <textures are not regularly arranged> The evaluation was performed by assigning the five grades to the above and averaging them. The points are scored as 0 points: some, 0.5 points: some, 1 point: normal, 1.5 points: some, 2 points: none.
皮膚色の指標値は分光測色器ＣＭ−７００ｄ（コニカミノルタ社製）を使用し、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値を測定した。 L * a * b * values were measured for skin color index values using a spectrophotometer CM-700d (manufactured by Konica Minolta).
皮膚表面の夾雑物量は、ＶＩＳＩＡ−ＣＲＴＭ（Ｃａｎｆｉｅｌｄ社製）を用いて撮影したデジタル画像に対し、内臓ソフトウェアでテンプレートの解析値として得られる、シミ、シワ、毛穴、色ムラを皮膚夾雑物と設定し、算出した。 The amount of impurities on the skin surface was determined by comparing spots, wrinkles, pores, and color unevenness, which were obtained as analysis values of a template with a built-in software, with respect to a digital image taken using VISIA-CR ™ (manufactured by Canfield). Set and calculated.
皮膚透明感推定値を目的変数に、表１に示した、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、皮膚表面の夾雑物量を説明変数とした。各説明変数は前処理として標準化した（ＳＡＳ Institute Inc 社製、ＪＭＰ（Ｒ）１３．２．０）。 The estimated value of skin clarity was used as an objective variable, and the evaluation value of texture on the skin surface, an index value of skin color, and the amount of impurities on the skin surface shown in Table 1 were used as explanatory variables. Each explanatory variable was normalized as a pre-treatment (SAS Institute Inc, Inc., JMP (R) 13.2.0).
次に、説明変数間の多重共線性を回避するため、各説明変数間の相関係数の逆行列（ＳＡＳ Institute Inc社製、ＪＭＰ（Ｒ）１３．２．０）を算出し、多重共線性をもつ説明変数を除外した。 Next, in order to avoid multicollinearity between explanatory variables, an inverse matrix of correlation coefficients between each explanatory variable (manufactured by SAS Institute Inc, JMP (R) 13.2.0) is calculated, and multicollinearity is calculated. The explanatory variables with were excluded.
次に、ステップワイズ法による重回帰分析を行った。
皮膚透明感評価値を目的変数、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値のうちｂ＊値、及び、皮膚表面の夾雑物量として色ムラ値を、説明変数とした。
Next, multiple regression analysis by the stepwise method was performed.
The skin transparency evaluation value was used as an objective variable, the skin surface texture evaluation value, the b * value among skin color index values, and the color unevenness value as the amount of impurities on the skin surface were used as explanatory variables.
結果を、表２及び３に示し、導き出された推定式を（式２）に示す。皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値のうちｂ＊値、及び、皮膚表面の夾雑物量として色ムラ値の３因子を独立変数とする推定式（重回帰式スコア）が得られた。特に皮膚色の指標値のうちｂ＊値、及び、皮膚表面の夾雑物量として色ムラ値の２因子が、目視による皮膚透明感に大きな影響を与えることが示された。
この重回帰式を、皮膚透明感の推定式とし、この重回帰式のスコアを皮膚透明感の推定値とした。また、上記重回帰分析結果を用いて算出した皮膚透明感推定値と、皮膚透明感評価値の相関関係を示す散布図及び回帰直線を図１に示す。
すなわち、重回帰係数及び図１から、精度高く且つ簡便に皮膚透明感を推定できることが示された。
The results are shown in Tables 2 and 3, and the derived estimation formula is shown in (Formula 2). A skin condition evaluation value, a b * value among skin color index values, and an estimation formula (multiple regression score) using three factors of color unevenness value as independent variables as the amount of impurities on the skin surface were obtained. . In particular, it was shown that two factors, the b * value among the skin color index values and the color unevenness value as the amount of foreign substances on the skin surface, have a great effect on visual skin transparency.
This multiple regression equation was used as an estimation equation for skin clarity, and the score of this multiple regression equation was used as an estimated value for skin clarity. FIG. 1 shows a scatter diagram and a regression line showing the correlation between the estimated value of skin clarity calculated using the results of the multiple regression analysis and the evaluation value of skin clarity.
That is, from the multiple regression coefficient and FIG. 1, it was shown that the skin transparency can be accurately and easily estimated.
図１及び表３に示すように、皮膚透明感推定値と、目視による皮膚透明感の官能評価値とには高い相関関係がある。つまり、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値のうちｂ＊値、及び、皮膚表面の夾雑物量として色ムラ値の３因子に基づいて、皮膚透明感の推定をすることで皮膚透明感を評価することができる。
さらに、この３因子から導き出された推定モデル又は推定式に、新たな対象者が測定して得られた、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値のうちｂ＊値、及び、皮膚表面の夾雑物量として色ムラ値から選択される測定値を、適用することで、この対象者の皮膚透明感の推定値を得ることができる。この推定値を、皮膚透明感の評価値とすることができ、この推定値による皮膚透明感の評価は、目視による皮膚透明感の官能評価と高い相関があるため、この官能評価と同等程度に精度高く、この官能評価よりも簡便に、また客観的に、皮膚透明感を評価することができるものである。
As shown in FIG. 1 and Table 3, there is a high correlation between the estimated value of skin clarity and the sensory evaluation value of skin clarity visually. That is, the skin transparency is estimated by estimating the skin clarity based on the skin condition evaluation value, the b * value of the skin color index value, and the color unevenness value as the amount of impurities on the skin surface. Feeling can be evaluated.
Furthermore, the estimation model or the estimation formula derived from these three factors is used to estimate the texture state evaluation value of the skin surface, the b * value among the skin color index values, and the skin value obtained by measuring a new subject. By applying a measurement value selected from the color unevenness value as the amount of impurities on the surface, an estimated value of the skin clarity of the subject can be obtained. This estimated value can be used as an evaluation value of skin clarity, and the evaluation of skin clarity by this estimated value is highly correlated with the sensory evaluation of skin clarity by visual observation. It is possible to evaluate skin clarity with high accuracy, more simply and objectively than this sensory evaluation.
推定式
Ｙ（皮膚透明感）＝２．１３＋０．２２＊（標準化 ｂ＊値）＋０．３０＊（標準化 皮膚表面のキメ状態評価値）＋０．２５＊（標準化 色ムラ値）・・・（式２）
Estimation formula Y (skin transparency) = 2.13 + 0.22 * (standardized b * value) + 0.30 * (standardized skin surface evaluation value) + 0.25 * (standardized color unevenness value) ... (expression) 2)
〔実施例２〕
皮膚透明感に対するさらなる関係性を探索するため、目視による皮膚透明感の官能評価スコアをカテゴリ変数と定義し、判別分析の適用を試みた。判別分析に用いる変数は、重回帰分析により得られた３因子の変数に加え，関係性を仮定した皮膚生理特性値を採用し、線形判別分析を行った（図２）。その結果、得られた判別結果は、重回帰分析と同様に「ｂ＊値」「皮膚表面のキメ状態評価値」「色ムラ値」に加えて「ポルフィリンスコア」及び「シワスコア」が主に寄与（正準１）することが確認できた。一方で、スコア２（ふつう）と定義した被験者は、スコア１（ややある）、スコア３（ややない）と比較して、縦軸方向（正準２）へのばらつきが認められ、正準２に寄与する因子は、「肌弾力値」、「ｂ＊値」及び「表面均一性スコア」などが選択された。
そこで、解析に用いた被験者の実際の画像で見られる特徴と、判別分析で示された対応する皮膚生理特性値を照合したところ、肌状態が以下のように説明できることが示唆された。
シワスコア及びポルフィリンスコアは、ＶＩＳＩＡ−ＣＲＴＭ（Ｃａｎｆｉｅｌｄ社製）を用いて撮影したデジタル画像に対し、内臓ソフトウェアでテンプレートの解析値として得ることができる。
[Example 2]
In order to search for a further relationship to skin clarity, the sensory evaluation score of visual skin clarity was defined as a categorical variable, and an attempt was made to apply discriminant analysis. Variables used for discriminant analysis were linear discriminant analysis using skin physiological characteristic values assuming a relationship in addition to the three-factor variables obtained by multiple regression analysis (FIG. 2). As a result, the porphyrin score and the wrinkle score mainly contributed to the obtained discrimination results in addition to “b * value”, “skin surface evaluation value” and “color unevenness value” as in the multiple regression analysis. (Canon 1) was confirmed. On the other hand, the subjects defined as score 2 (normal) had a variation in the vertical axis direction (canonical 2) compared to score 1 (somewhat) and score 3 (somewhat not), and The factors that contributed to were selected from “skin elasticity value”, “b * value”, and “surface uniformity score”.
Then, when the features seen in the actual image of the subject used in the analysis were compared with the corresponding skin physiological characteristic values shown in the discriminant analysis, it was suggested that the skin condition could be explained as follows.
The wrinkle score and the porphyrin score can be obtained as an analysis value of a template by a built-in software for a digital image photographed using VISIA-CR ™ (manufactured by Canfield).
スコア１：ややある（シワやキメ流れのような線状のムラがなく，表面状態がなめらか。ポルフィリンや点状の赤みムラも少なく，均一な肌表面を構成している）；
スコア２：ふつう（色ムラや凹凸を反映した僅かな表面形状のなめらかさの喪失による不均一性や，弾力の低下がみられる）；
スコア３：ややない（シワやたるみによる影や，ポルフィリンや赤みによる顕著な色ムラが表れる）。
Score 1: Somewhat (there is no linear unevenness such as wrinkles or texture flow, and the surface condition is smooth. There is also little porphyrin or dot-like reddish unevenness, forming a uniform skin surface);
Score 2: Normal (non-uniformity due to slight loss of smoothness of surface shape reflecting color unevenness and unevenness, and decrease in elasticity are observed);
Score 3: Somewhat (shadow due to wrinkles and sagging, and noticeable color unevenness due to porphyrin and redness appear).
〔比較例１及び比較例２〕
前記〔実施例１〕を行う際に、水分量（舛田勇二，國澤直美，高橋元次，粧技誌，39，201-208 (2005)）、シワ目視、皮脂、毛穴、弾力値についても公知の評価方法に基づき、これらの評価を行った。
比較例１として、水分量、シワ目視及び皮脂の３つの因子で解析した結果を図３及び表４に示す。
比較例２として、水分量、毛穴及び弾力値の３つの因子で解析した結果を図４及び表５に示す。
比較例１及び比較例２ともに、３つの因子を使用しても、良好な相関係数には至らなかった。透明感、赤み、キメ、目尻シワ等の視診データ；水分量、ＴＥＷＬ、皮脂、弾力値、明度、赤み、黄み、色素沈着、毛穴、ポリフィリン、夾雑物、キメ、シワ等の機器測定等といった評価項目があることからすると、組み合わせ項目及び組み合わせ数を設定変更することで、高い相関関係を導き出すことは、多大の試行錯誤を要するものであり、技術的困難性を伴うものである。
[Comparative Example 1 and Comparative Example 2]
When performing the above [Example 1], the amount of water (Yuji Masuda, Naomi Kunizawa, Motoji Takahashi, Journal of Cosmetic Engineering, 39, 201-208 (2005)), visual inspection of wrinkles, sebum, pores, and elasticity are also known. These evaluations were performed based on the evaluation method described in (1).
As Comparative Example 1, the results of analysis with three factors of water content, wrinkle visual observation, and sebum are shown in FIG.
As Comparative Example 2, the results of analysis using three factors of the water content, pores, and elasticity are shown in FIG.
In both Comparative Examples 1 and 2, even when the three factors were used, no good correlation coefficient was obtained. Visual inspection data of transparency, redness, texture, wrinkles of eyes, etc .; water content, TEWL, sebum, elasticity, brightness, redness, yellowness, pigmentation, pores, porphyrin, impurities, texture, wrinkles, etc. Given that there is an evaluation item, deriving a high correlation by changing the setting of the combination item and the number of combinations requires a great deal of trial and error and involves technical difficulties.
以上の結果から、透明感を高めるための共通した肌ケア方法としては、「皮膚表面のキメ状態評価値」、「皮膚色の指標値のうちｂ＊値」、及び「皮膚表面の夾雑物量として色ムラ値」を考慮して、肌の均一性を高めることが有効と考える。図２に示すように、中程度の目視透明感スコア（１〜３）に対し判別分析を行うことにより、透明感の違いを生み出す要因を示した。この結果より、目視による皮膚透明感の官能評価スコアとは別に有効と考えられる肌ケア方法を以下のように提案することができる。
スコア １（ややある） ⇒さらなる肌表面滑らかさを向上させるケア。
スコア ２（ふつう） ⇒肌弾力，美白，キメ流れや，毛穴目立ち等に対応した肌表面の均一性を高めるケア。
スコア ３（ややない） ⇒シワ，たるみを伴う表面形状変化，シミやくすみによる中〜広域の色むらを改善するケア。
このように、〔実施例〕において皮膚透明感を構成している因子が明らかとなった。本発明を発展又は応用することで、個々人の肌状態に適した透明感向上のケア方法をさらに提案できるであろう。
From the above results, common skin care methods for increasing the transparency include “texture evaluation value on skin surface”, “b * value among skin color index values”, and “contaminant amount on skin surface”. It is considered effective to enhance the uniformity of the skin in consideration of the “color unevenness value”. As shown in FIG. 2, discriminant analysis was performed on a medium visual transparency score (1 to 3) to show the factors that cause a difference in transparency. From these results, it is possible to propose a skin care method that is considered to be effective separately from the sensory evaluation score of visual skin clarity as follows.
Score 1 (somewhat) ⇒ Care to further improve skin smoothness.
Score 2 (Usually) ⇒ Care to improve skin elasticity, skin whitening, texture flow, and increase the uniformity of the skin surface corresponding to pores.
Score 3 (somewhat not) ⇒ Care to improve surface shape change with wrinkles and sagging, and medium to wide area color unevenness due to spots and dullness.
Thus, the factors constituting skin clarity in [Example] were clarified. By developing or applying the present invention, it will be possible to further propose a care method for improving the translucency suitable for an individual's skin condition.
Claims (7)
対象者を測定して得られる、皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、及び、皮膚表面の夾雑物量から選択される少なくとも２つの測定値に基づいて、
対象者の皮膚透明感の推定値を算出し、当該推定値を用いて行う、請求項１記載の皮膚透明感を評価する方法。 Evaluation of the skin transparency,
Obtained by measuring the subject, texture evaluation value of the skin surface, an index value of the skin color, and based on at least two measurement values selected from the amount of impurities on the skin surface,
The method for evaluating skin clarity according to claim 1, wherein an estimated value of the skin clarity of the subject is calculated and the estimated value is used.
皮膚透明感の推定値を目的変数とし、
皮膚表面のキメ状態評価値、皮膚色の指標値、及び、皮膚表面の夾雑物量から選択される少なくとも２成分を説明変数に含む重回帰分析を用いて、得られる値である、請求項２記載の皮膚透明感を評価する方法。 The estimated value of the skin clarity of the subject,
Using the estimated value of skin clarity as the objective variable,
The value obtained by using multiple regression analysis including, as explanatory variables, at least two components selected from skin texture evaluation values, skin color index values, and the amount of impurities on the skin surface as explanatory variables. To evaluate skin clarity.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018113409 | 2018-06-14 | ||
| JP2018113409 | 2018-06-14 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2019217253A true JP2019217253A (en) | 2019-12-26 |
| JP7307544B2 JP7307544B2 (en) | 2023-07-12 |
Family
ID=69094946
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2019010074A Active JP7307544B2 (en) | 2018-06-14 | 2019-01-24 | Method for evaluating skin clarity |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7307544B2 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021186979A1 (en) * | 2020-03-18 | 2021-09-23 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Skin condition determination method and skin condition determination system |
| CN117520997A (en) * | 2024-01-05 | 2024-02-06 | 广州她尔智能机器人科技有限公司 | Data processing method and system for beauty robot |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007130329A (en) * | 2005-11-11 | 2007-05-31 | Matsushita Electric Works Ltd | Appearance inspection method by image |
| WO2009142069A1 (en) * | 2008-05-23 | 2009-11-26 | ポーラ化成工業株式会社 | Method for automatically judging skin texture and/or crease |
| JP2010022547A (en) * | 2008-07-18 | 2010-02-04 | Pola Chem Ind Inc | Discrimination method of skin transparency |
| WO2014027523A1 (en) * | 2012-08-17 | 2014-02-20 | ソニー株式会社 | Image-processing device, image-processing method, program and image-processing system |
| WO2014196532A1 (en) * | 2013-06-07 | 2014-12-11 | 富士フイルム株式会社 | Transparency evaluation device, transparency evaluation method and transparency evaluation program |
| WO2014208067A1 (en) * | 2013-06-28 | 2014-12-31 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | Skin function evaluation device and skin evaluation method |
| US20180035941A1 (en) * | 2016-08-04 | 2018-02-08 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for estimating skin condition |
-
2019
- 2019-01-24 JP JP2019010074A patent/JP7307544B2/en active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007130329A (en) * | 2005-11-11 | 2007-05-31 | Matsushita Electric Works Ltd | Appearance inspection method by image |
| WO2009142069A1 (en) * | 2008-05-23 | 2009-11-26 | ポーラ化成工業株式会社 | Method for automatically judging skin texture and/or crease |
| JP2010022547A (en) * | 2008-07-18 | 2010-02-04 | Pola Chem Ind Inc | Discrimination method of skin transparency |
| WO2014027523A1 (en) * | 2012-08-17 | 2014-02-20 | ソニー株式会社 | Image-processing device, image-processing method, program and image-processing system |
| WO2014196532A1 (en) * | 2013-06-07 | 2014-12-11 | 富士フイルム株式会社 | Transparency evaluation device, transparency evaluation method and transparency evaluation program |
| WO2014208067A1 (en) * | 2013-06-28 | 2014-12-31 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | Skin function evaluation device and skin evaluation method |
| US20180035941A1 (en) * | 2016-08-04 | 2018-02-08 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for estimating skin condition |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 征矢智美，野村美佳，長谷川敬: "「肌の透明感」の言語的構造分析と皮膚生理特性—若年層と中高年層との比較—", 人間工学, vol. 38, JPN6022040214, 1 June 2002 (2002-06-01), pages 486 - 487, ISSN: 0004999922 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021186979A1 (en) * | 2020-03-18 | 2021-09-23 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Skin condition determination method and skin condition determination system |
| CN117520997A (en) * | 2024-01-05 | 2024-02-06 | 广州她尔智能机器人科技有限公司 | Data processing method and system for beauty robot |
| CN117520997B (en) * | 2024-01-05 | 2024-04-02 | 广州她尔智能机器人科技有限公司 | Data processing method and system for beauty robot |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP7307544B2 (en) | 2023-07-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| TWI454736B (en) | Method for discriminating lines or wrinkles of skin and discriminating apparatus, discriminating program, and method for selecting external preparation for skin | |
| Lee et al. | A new classification of pattern hair loss that is universal for men and women: basic and specific (BASP) classification | |
| Tsugita et al. | Positional differences and aging changes in Japanese woman epidermal thickness and corneous thickness determined by OCT (optical coherence tomography) | |
| Porcheron et al. | Influence of skin ageing features on Chinese women's perception of facial age and attractiveness | |
| JP2002200050A (en) | Skin color meter, skin color diagnostic machine, and face image processor | |
| KR20110083615A (en) | An objective model of apparent age, methods and use | |
| JP4489764B2 (en) | How to measure the effectiveness of a skin care program | |
| Kutlu Haytoglu et al. | Assessment of skin photoaging with reflectance confocal microscopy | |
| Carruthers et al. | Development and validation of a photonumeric scale for evaluation of facial fine lines | |
| Bargo et al. | Measurement of skin texture through polarization imaging | |
| Hamer et al. | Validation of image analysis techniques to measure skin aging features from facial photographs | |
| Bocaege et al. | Disturbances and noise: Defining furrow‐form enamel hypoplasia | |
| JP2019217253A (en) | Method of evaluating transparent feeling of skin | |
| Ponnaiyan et al. | The correlation of skin color and gingival pigmentation patterns in a group of South Indians in Tamil Nadu, India | |
| Kawałkiewicz et al. | Instrumental diagnosis of facial skin—A necessity or a pretreatment recommendation in esthetic medicine | |
| JP7259169B2 (en) | Differentiation method of skin condition | |
| Hexsel et al. | Recommendations for performing and evaluating the results of the minor test according to a sweating intensity visual scale | |
| JP4862999B2 (en) | Method for forming simulated skin image | |
| Park et al. | Reliability and validity of tongue color analysis in the prediction of symptom patterns in terms of East Asian Medicine | |
| JP4800008B2 (en) | Skin beauty discrimination method | |
| Cook et al. | Comparison of two devices for facial skin analysis | |
| Niforos et al. | Creation and validation of a photonumeric scale to assess volume deficiency in the infraorbital region | |
| Houser et al. | Shadow analysis via the C+ K Visioline: A technical note | |
| WO2014053932A1 (en) | A system for developing tooth whitening protocols | |
| KR20150117074A (en) | Apparatus and Method for skin condition diagnosis |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20211019 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220921 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220927 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221124 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230228 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230410 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230606 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230630 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7307544 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |